

# 年龄：0代表青年，1代表中年，2代表老年；
# 有工作：0代表否，1代表是；
# 有自己的房子：0代表否，1代表是；
# 信贷情况：0代表一般，1代表好，2代表非常好；
# 类别(是否给贷款)：no代表否，yes代表是。
# 经验熵(shāng)
def createDataSet():
    dataSet = [[0, 0, 0, 0, 'no'],         #数据集
            [0, 0, 0, 1, 'no'],
            [0, 1, 0, 1, 'yes'],
            [0, 1, 1, 0, 'yes'],
            [0, 0, 0, 0, 'no'],
            [1, 0, 0, 0, 'no'],
            [1, 0, 0, 1, 'no'],
            [1, 1, 1, 1, 'yes'],
            [1, 0, 1, 2, 'yes'],
            [1, 0, 1, 2, 'yes'],
            [2, 0, 1, 2, 'yes'],
            [2, 0, 1, 1, 'yes'],
            [2, 1, 0, 1, 'yes'],
            [2, 1, 0, 2, 'yes'],
            [2, 0, 0, 0, 'no']]
    labels = ['不放贷', '放贷']             #分类属性
    return dataSet, labels                #返回数据集和分类属性
# log函数的使用
from math import log
def calcShannonEnt(dataSet):
    numEntires = len(dataSet)                        #返回数据集的行数
    labelCounts = {}                                #保存每个标签(Label)出现次数的字典
    for featVec in dataSet:                            #对每组特征向量进行统计
        currentLabel = featVec[-1]                    #提取标签(Label)信息
        if currentLabel not in labelCounts.keys():    #如果标签(Label)没有放入统计次数的字典,添加进去
            labelCounts[currentLabel] = 0
        labelCounts[currentLabel] += 1                #Label计数
    shannonEnt = 0.0                                #经验熵(香农熵)
    for key in labelCounts:                            #计算香农熵
        prob = float(labelCounts[key]) / numEntires    #选择该标签(Label)的概率
        shannonEnt -= prob * log(prob, 2)            #利用公式计算
    return shannonEnt                                #返回经验熵(香农熵)


"""
函数说明:按照给定特征划分数据集

Parameters:
    dataSet - 待划分的数据集
    axis - 划分数据集的特征
    value - 需要返回的特征的值
Returns:
    无
Author:
    Jack Cui
Modify:
    2017-03-30
"""


def splitDataSet(dataSet, axis, value):
    retDataSet = []  # 创建返回的数据集列表
    for featVec in dataSet:  # 遍历数据集
        if featVec[axis] == value:
            reducedFeatVec = featVec[:axis]  # 去掉axis特征
            reducedFeatVec.extend(featVec[axis + 1:])  # 将符合条件的添加到返回的数据集
            retDataSet.append(reducedFeatVec)
    return retDataSet  # 返回划分后的数据集


"""
函数说明:选择最优特征

Parameters:
    dataSet - 数据集
Returns:
    bestFeature - 信息增益最大的(最优)特征的索引值
Author:
    Jack Cui
Modify:
    2017-03-30
"""


def chooseBestFeatureToSplit(dataSet):
    numFeatures = len(dataSet[0]) - 1  # 特征数量
    baseEntropy = calcShannonEnt(dataSet)  # 计算数据集的香农熵
    bestInfoGain = 0.0  # 信息增益
    bestFeature = -1  # 最优特征的索引值
    for i in range(numFeatures):  # 遍历所有特征
        # 获取dataSet的第i个所有特征
        featList = [example[i] for example in dataSet]
        uniqueVals = set(featList)  # 创建set集合{},元素不可重复
        newEntropy = 0.0  # 经验条件熵
        for value in uniqueVals:  # 计算信息增益
            subDataSet = splitDataSet(dataSet, i, value)  # subDataSet划分后的子集
            prob = len(subDataSet) / float(len(dataSet))  # 计算子集的概率
            newEntropy += prob * calcShannonEnt(subDataSet)  # 根据公式计算经验条件熵
        infoGain = baseEntropy - newEntropy  # 信息增益
        print("第%d个特征的增益为%.3f" % (i, infoGain))  # 打印每个特征的信息增益
        if (infoGain > bestInfoGain):  # 计算信息增益
            bestInfoGain = infoGain  # 更新信息增益，找到最大的信息增益
            bestFeature = i  # 记录信息增益最大的特征的索引值
    return bestFeature

if __name__ == '__main__':
    # 参考网站:https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_2_decision_tree_1.html
    #dataSet, features = createDataSet()
    # print(dataSet)
    # print(calcShannonEnt(dataSet))
    dataSet, features = createDataSet()
    print("最优特征索引值:" + str(chooseBestFeatureToSplit(dataSet)))